ÎncepețiÎncepe gratuit

Impactul caracteristicilor asupra calității clusterizării

Explorează cum influențează caracteristicile individuale performanța de clusterizare a unui model KMeans. Setul de date X este folosit pentru segmentarea clienților pe baza a trei caracteristici: venit, numărul de copii și numărul de adolescenți din gospodărie.

Funcția silhouette_score și variabila column_names au fost preîncărcate pentru tine.

Acest exercițiu face parte din cursul

AI Explicabil în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Calculează scorul silhouette inițial (original_score).
  • În bucla for, elimină caracteristicile una câte una și salvează rezultatul în X_reduced.
  • Calculează noul scor silhouette (new_score).
  • Calculează impact-ul caracteristicii.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

kmeans = KMeans(n_clusters=5, random_state=10, n_init=10).fit(X)
# Derive the original silhouette score
original_score = ____

for i in range(X.shape[1]):
  	# Remove feature at index i
    X_reduced = ____
    kmeans.fit(X_reduced)
    # Compute the new silhouette score
    new_score = ____
    # Compute the feature's impact
    impact = ____
    print(f'Feature {column_names[i]}: Impact = {impact}')
Editează și rulează codul